アルゴリズム の バックプロパゲーションに関する解説。

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バックプロパゲーション

読み方、または別称:ばっくぷろぱげーしょん

バックプロパゲーション(Backpropagation)は、ニューラルネットワークを訓練するために使われる学習技術で、1974年にPaul Werbos が最初に発表し、その後1986年にデビッド・ラメルハート、Geoffrey E. Hinton、Ronald J. Williamsたち が改良した。
この用語は正式にはbackwards propagation of errors(後方への誤差伝播)の略で、バックプロパゲーションでは、人工ニューロンで使われる伝達関数は可微分であることが必要である。
技術を要約すれば、ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与えることであり、ネットワークの出力とそのサンプルの最適解を比較して、各出力ニューロンについて誤差を計算する。
また、個々のニューロンの期待される出力値と倍率、要求された出力と実際の出力の差を計算して、さらに、各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。

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